x = magic(5) // 가로 세로 합이 똑같은 데이터를 출력하는 함수 (인풋 데이터)
a = ones(3,3)/9 // {1.111, 1.111, 1.111;
1.111, 1.111, 1.111;
1.111, 1.111, 1.111;}
필터링 마스크 (평균값 필터링)
filter2(a, x, 'same') // 0패딩이기때문에 바깥쪽 데이터가 값이 작음
filter2(a, x, 'valid') // 유효한 데이터만 필터링 -> 3by3으로 출력
filter2(a, x,) // 기본 값 same
fspecial('average', [5,7])
fspecial('average', 11)
fspecial()
필터링이 해당 되는 픽셀의 값을 곱해서 더하는 것이기 때문에 분리하지 않은 경우 복잡도가 증가한다
주파수: 간격에 대한 그레이 level의 변화
고주파: 작은 간격에서 그레이 값의 변화가 큰 곳
저주파: 그레이 값의 변화가 작은 곳(배경 등)
g = fspecial('laplacian', 0.5)
x = imread('buffalo.tif'); f=fspecial('average')//저주파 필터 생성 xf=filter2(f,x); xu=double(x)-xf/1,5;//원본영상에서 필터링 한 영상의 1.5 스케일링 한 영상을 빼줌